Может ли ИИ революционизировать инвестиционную деятельность с учетом воздействия? Взгляды аналитических центров, технологических инноваторов и управляющих фондами

Финансовый мир переживает трансформацию, движимую растущим интересом к инвестиционной деятельности с учетом воздействия — стратегии, которая стремится не только к финансовой отдаче, но и к положительным социальным и экологическим результатам. По мере расширения этой области растет и потребность в точных и всеобъемлющих данных для оценки воздействия инвестиций. Может ли искусственный интеллект (ИИ) стать тем самым прорывом, который поможет инвесторам принимать более обоснованные решения и бороться с такими проблемами, как гринвошинг? В этой статье рассматриваются различные точки зрения на роль ИИ в инвестиционной деятельности с учетом воздействия.

Взгляд аналитического центра

Planet Tracker, некоммерческий финансовый аналитический центр, ставит перед собой цель инициировать значительные преобразования в глобальной финансовой деятельности к 2030 году. Используя обработку естественного языка (NLP), подраздел искусственного интеллекта, аналитический центр недавно опубликовал отчет под названием «Раскрытие рисков, связанных с пластиком». В этом отчете был проанализирован ошеломляющий объем из 8 245 документов и стенограмм, чтобы понять, как компании пластической отрасли воспринимают риски.

Джон Уиллис, директор по исследованиям Planet Tracker, подчеркивает, что обучение алгоритмов ИИ точной интерпретации текста — это масштабная задача. Это не простое решение типа «подключи и работай». Для повышения точности алгоритмов требовалась ручная проверка результатов NLP. Уиллис отмечает, что данные, сгенерированные ИИ, должны проходить тщательную проверку, поскольку регуляторы вряд ли предоставят исключения для вводящей в заблуждение информации. Однако он убежден, что ИИ может дать возможность инвесторам, ориентированным на воздействие, сравнивать стратегии и выявлять лучшие практики.

Уиллис также видит потенциал ИИ в анализе наборов данных для выявления инсайтов о производительности фондов с использованием глубокого обучения и нейронных сетей. Кроме того, ИИ может сыграть ключевую роль в перекрёстной проверке документов на предмет несоответствий, таких как разоблачение практик гринвошинга в заявлениях об устойчивом развитии.

Взгляд «Тех-братвы»: перестановочный ИИ

Компания Permutable AI под руководством генерального директора Уилсона Чана разделяет видение борьбы с гринвошингом в инвестициях с воздействием. Их подход основан на использовании больших языковых моделей, таких как BERT, для детальной классификации и повышения точности оценки корпоративных обязательств в области устойчивого развития, а также социального и экологического воздействия.

Отвечая на опасения по поводу склонности ИИ к «галлюцинациям», Permutable AI подчеркивает важность подтверждения всех данных ссылками на источники для обеспечения надёжности. Их модели данных охватывают около 27 000 поставщиков по всему миру и включают анализ социальных сетей, сопоставляя данные с авторитетными источниками, такими как инициатива Science Based Targets и Green Cross.

Сотрудничество с регуляторными органами и отраслевыми организациями, такими как Глобальная сеть инноваций в области финансов (GFIN), а также работа с правительствами по совершенствованию анализа выбросов углерода в цепочках поставок подчеркивают приверженность делу искоренения гринвошинга. Чан подчеркивает необходимость создания стандартизированной глобальной рамочной структуры в сочетании с ИИ для эффективного устранения гринвошинга.

Взгляд управляющего фондом

Компания LeapFrog, занимающаяся инвестициями в социальное воздействие, может не использовать ИИ специально для борьбы с имитацией социального воздействия, но признает его потенциал в проверке данных компаний на соответствие внешним источникам в сложных сценариях цепочек поставок. Они извлекают данные из портфельных компаний для мониторинга и отслеживания социального воздействия, и по мере роста сложности данных исследуют возможности использования ИИ.

Дэниел Стэйси, руководитель направления внешних связей в LeapFrog, признает мощь ИИ в помощи компаниям портфеля в достижении целей социального воздействия и улучшении стоимости, актуальности и удобства их продуктов. Однако он подчеркивает важность этичного внедрения ИИ с учетом потенциальных негативных побочных эффектов, таких как предвзятые алгоритмы и модели ценообразования.

Стейси также подчеркивает недостаточно изученные позитивные аспекты использования ИИ в инвестициях с социальным воздействием. Некоторые компании из портфеля LeapFrog применяют ИИ для андеррайтинга кредитов или предоставления автоматизированной клиентской поддержки через такие платформы, как WhatsApp, обслуживая клиентов с низкими доходами, которые ранее не имели доступа к подобным услугам.

ИИ готов кардинально изменить ландшафт инвестиций с социальным воздействием. Аналитические центры, такие как Planet Tracker, рассматривают ИИ как инструмент для тщательной проверки корпоративных заявлений и выявления несоответствий, что потенциально может сократить «зеленый камуфляж». Инноваторы, такие как Permutable AI, используют передовые языковые модели для обеспечения точности оценок устойчивости и социального воздействия. Управляющие фондами, включая LeapFrog, признают потенциал ИИ в верификации данных и повышении рентабельности бизнеса, ориентированного на социальное воздействие.

Однако внедрение ИИ в инвестиционную деятельность, направленную на достижение социального эффекта, также порождает этические и регуляторные вызовы. Создание стандартизированных рамок и механизмов контроля для развертывания ИИ, особенно в отношении уязвимых групп населения, имеет решающее значение. По мере того как инвесторы, ориентированные на социальный эффект, осваивают эту трансформационную технологию, они должны балансировать между её потенциалом для достижения позитивных результатов и ответственностью за минимизацию возможных рисков. В конечном итоге будущее ИИ в этой сфере обещает обеспечить рост, масштабирование и повышение актуальности, при этом этические соображения должны оставаться в центре принятия решений.